Dati e AI: una leva strategica, ma non ancora governata

L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, in particolare della Conversational AI, sta trasformando profondamente il modo in cui le aziende accedono alle informazioni, prendono decisioni e interagiscono con clienti e collaboratori.

Secondo le evidenze condivise dagli Osservatori del Politecnico di Milano, solo il 41% delle aziende ha definito policy o linee guida formali per l’utilizzo degli strumenti di AI. Un dato che evidenzia chiaramente come, a fronte di una crescente diffusione delle tecnologie, i modelli di governance non siano ancora matuti. 

Allo stesso tempo, cresce l’adozione di soluzioni come i chatbot conversazionali collegati alla knowledge base aziendale, utilizzati sia a supporto degli operatori interni sia per migliorare l’esperienza cliente.

Conversare non basta: serve comprendere il business

Nel contesto aziendale, però, l’efficacia dell’AI non si misura solo dalla capacità di sostenere una conversazione. Per generare valore reale, l’AI deve essere in grado di:

• comprendere il significato dei dati
• interpretare le relazioni tra le entità
• rispettare le regole di business

Solo così le risposte diventano affidabili, contestualizzare e utilizzabili.

E’ in questo passaggio, dalle parole al contesto, che emergono nuovi modelli architetturali basati su:

• semantic layer: traduce i dati tecnici in significato di business
• ontologia: definisce le entità e le loro proprietà
• knowledge graph:  rappresenta e connette le relazioni tra i dati

Questi elementi permettono di evolvere da una AI “documentale” a una AI semantica e relazionale, capace di supportare realmente i processi decisionali.

Tre livelli di maturità della Conversational AI

Le organizzazioni possono sviluppare sistemi di Conversational AI con diversi livelli di evoluzione:

• AI documentale: basata su recupero di documenti, è efficace per domande descrittive e supporto operativo, ma presenta limiti in termini di comprensione delle relazioni tra dati
• AI semantica: integra un semantic layer e una governance dei dati, migliorando coerenza e interpretabilità delle risposte
• AI relazionale: combina semantic layer, ontologie e knowledge graph per abilitare analisi avanzate, spiegazioni causali e decision intelligence

Il passaggio tra questi livelli rappresenta l’evoluzione fondamentale: dal “come funziona” al “quanto vale”, fino ad arrivare al “perchè accade”.

AI diffura a AI specialistica: verso i ‘digital teammates’

Oggi convivono due modelli di utilizzo dell’AI:

• AI diffusa, accessibile a tutti (es. Copilot)
• AI specialistica, progettata su esigenze specifiche di business

In questo scenario emergono i digital teammates, veri e propri “colleghi digitali” in grado di supportare la risoluzione di problemi complessi, accedendo e interpretando dati aziendali.

Tuttavia, per garantire affidabilità, è necessario ridurre allucinazioni e variabilità delle risposte. Le principali leve identificate sono la qualità e la strutturazione della base documentale e l’utilizzo mirato di prompt engineering.

Il rischio AI: oltre la dimensione tecnologica

L’adozione dell’AI introduce rischi che non sono solo tecnologici. Secondo il World Economic Forum, l’87% delle grandi aziende considera le vulnerabilità dei sistemi di AI il rischio in più rapida crescita nel 2025.

I principali fattori che influenzano il rischio includono:

• livello di maturità
• grado di autonomia dei sistemi AI
• natura del business e contesto geopolitico
• dinamiche evolutive delle minacce

Il vero gap: governance e sicurezza

Il tema più critico riguarda la governance. Molte organizzazioni evidenziano:

• autonomia non controllata del business nell’adozione dell’AI
• disallineamento tra velocità dell’innovazione e capacità della security
• funzioni di procurement e legal ancora immature
• assenza del rischio AI nei modelli di Enterprise Risk Management
• convolgimento ancora limitato della security nei progetti

A ciò si aggiunge un deficit di misure tecniche strutturare, con strategie spesso basate su policy considerate “soft” e non sufficienti a garantire la protezione dei dati.

Verso un nuovo equilibrio

La sfida per le organizzazioni è chiara: non rallentare l’innovazione, ma governarla in modo strutturato. Diventa quindi fondamentale:

• integrare AI, business, security, procurement e legal
• inserire il rischio AI nei modelli di governance aziendale
• affiancare alle policy strumenti tecnici di controllo
• sviluppare competenze e consapevolezza diffusa

Solo attraverso questo approccio sarà possibile trasformare l’AI da fattore di rischio a leva strategica sostenibile.